Big data
Tristan Guillevin
Tableau is one of the leading business intelligence tools used worldwide, in organizations of every scale. In its latest release, Tableau 2018 promises richer and more useful features related to visual analytics, reporting, dashboarding, and a host of other data visualization aspects. Getting Started with Tableau 2018.x will get you up and running with these features.The book starts with all the new functionalities of the different Tableau 2018 versions, along with concrete examples of how to use them. However, if you're new to Tableau, don't worry! The rest of the book will guide you through each major aspect of Tableau with examples. You'll learn how to connect to data, build a data source, visualize your data, build a dashboard, and share it online. In the final chapters, you'll also learn advanced techniques such as creating a cross-database join, data blending, and more.By the end of the book, you will have a firm understanding of how to effectively use Tableau to create quick, cost-effective, and business-efficient business intelligence solutions.
Tristan Guillevin
Tableau is one of the leading data visualization tools and is regularly updated with new functionalities and features. The latest release, Tableau 2019.2, promises new and advanced features related to visual analytics, reporting, dashboarding, and a host of other data visualization aspects. Getting Started with Tableau 2019.2 will get you up to speed with these additional functionalities.The book starts by highlighting the new functionalities of Tableau 2019.2, providing concrete examples of how to use them. However, if you're new to Tableau, you won't have to worry as the book also covers the major aspects of Tableau with relevant examples. You'll learn how to connect to data, build a data source, visualize your data, build a dashboard, and even share data online. In the concluding chapters, you'll delve into advanced techniques such as creating a cross-database join and data blending.By the end of this book, you will be able to use Tableau effectively to create quick, cost-effective, and business-efficient Business Intelligence (BI) solutions.
Donato Teutonico
This book is perfect for R programmers who are interested in learning to use ggplot2 for data visualization, from the basics up to using more advanced applications, such as faceting and grouping. Since this book will not cover the basics of R commands and objects, you should have a basic understanding of the R language.
Maxim Lapan
Głębokie uczenie przez wzmacnianie rozwija się bardzo dynamicznie. Dziedzinę tę charakteryzuje niewyczerpany potencjał rozwiązywania trudnych problemów. Zajmuje się tym co najmniej kilka grup badawczych, koncentrujących się na wdrażaniu głębokiego uczenia przez wzmacnianie w różnych branżach. Niestety, opisy najnowszych osiągnięć są trudne do zrozumienia i zbyt abstrakcyjne, aby można było je łatwo zastosować w praktycznych implementacjach, a przecież poprawne działanie aplikacji jest uwarunkowane gruntownym zrozumieniem problemu przez projektanta. To zaktualizowane i rozszerzone wydanie bestsellerowego przewodnika po najnowszych narzędziach i metodach związanych z uczeniem przez wzmacnianie. Zawiera wprowadzenie do teorii uczenia przez wzmacnianie, a także wyjaśnia praktyczne sposoby kodowania samouczących się agentów w celu rozwiązywania praktycznych zadań. W tym wydaniu dodano sześć nowych rozdziałów poświęconych takim osiągnięciom technologii jak dyskretna optymalizacja, metody wieloagentowe, środowisko Microsoft TextWorld czy zaawansowane techniki eksploracji. Opisano również inne zagadnienia, między innymi głębokie sieci Q, gradienty polityk, sterowanie ciągłe i wysoce skalowalne metody bezgradientowe. Poszczególne kwestie zostały zilustrowane kodem wraz z opisem szczegółów implementacji. W książce między innymi: związki między uczeniem przez wzmacnianie a głębokim uczeniem różne metody uczenia przez wzmacnianie, w tym entropia krzyżowa, sieć DQN, a także algorytmy: aktor-krytyk, TRPO, PPO, DDPG, D4PG i inne praktyczne zastosowanie dyskretnej optymalizacji w celu rozwiązania problemu kostki Rubika trenowanie agentów przy użyciu oprogramowania AlphaGo Zero chatboty oparte na sztucznej inteligencji zaawansowane techniki eksploracyjne, w tym metody destylacji sieci Witaj, świecie prawdziwej sztucznej inteligencji!
Głębokie uczenie. Wprowadzenie
Jacek Tabor, Marek Śmieja, Łukasz Struski, Przemysław...
Opanuj podstawy uczenia maszynowego Od mniej więcej piętnastu lat jesteśmy świadkami rewolucji w nauczaniu maszynowym na niesamowitą skalę. Rewolucji tej sprzyja intensywny rozwój głębokich sieci neuronowych oraz niezbędnego do tego sprzętu obliczeniowego, takiego jak karty graficzne. "Deep learning", "machine learning" - te słowa klucze rozpalają wyobraźnię programistów, innowatorów i przedstawicieli przemysłu na całym świecie. Także studentów kierunków politechnicznych. Na świecie wydaje się sporo literatury poświęconej tym zagadnieniom, w Polsce niestety mamy pod tym względem deficyt. Niniejszy podręcznik, pomyślany jako wprowadzenie do tematu uczenia głębokiego, ma z założenia uzupełnić tę lukę. W związku z tym opracowany został w sposób umożliwiający zrozumienie zawartych w nim treści także osobom, które nie zetknęły się dotąd nawet z klasycznymi metodami nauczania maszynowego. Stąd sporo miejsca autorzy poświęcają podstawowym konceptom klastrowania, klasyfikacji oraz regresji. Druga połowa książki przybliża głębokie odpowiedniki modeli klasycznych - z naciskiem na objaśnienie podstawowych pojęć i ich intuicji. Ponieważ dla pełnego zrozumienia modeli niezbędne jest ich zaimplementowanie, integralną część książki stanowi kod, dostępny dla czytelnika na platformie GITHUB.
Głębokie uczenie z TensorFlow. Od regresji liniowej po uczenie przez wzmacnianie
Bharath Ramsundar, Reza Bosagh Zadeh
Uczenie maszynowe jest coraz powszechniejsze. Niemal każdego dnia stykamy się z tego rodzaju oprogramowaniem, a możliwości tworzonych systemów stale rosną. Zdobycie praktycznych umiejętności w zakresie budowy i treningu sieci neuronowych staje się dla profesjonalnych programistów koniecznością. Spośród wielu narzędzi służących do tworzenia systemów uczenia maszynowego warto zwrócić uwagę na TensorFlow - nową biblioteką udostępnioną przez Google, przeznaczoną do projektowania i wdrażania zaawansowanych architektur uczenia głębokiego. Bez wątpienia jest to narzędzie, które pozwala na wykonywanie zadań znacznie wykraczających poza standardowy zakres uczenia maszynowego. Ta książka jest przeznaczona dla praktyków, przede wszystkim programistów, architektów i naukowców, którzy chcą się nauczyć projektowania systemów uczących. Podstawowe pojęcia dotyczące uczenia maszynowego wyjaśniono tu poprzez praktyczne przykłady. Przedstawiono możliwości TensorFlow jako systemu do przeprowadzania obliczeń na tensorach. Omówiono zastosowania tej biblioteki w wielu bardzo różnych dziedzinach: do budowy systemów służących do rozpoznawania obrazów, rozumienia tekstu napisanego ręcznie przez człowieka czy przewidywania właściwości potencjalnych leków. Dzięki tej książce można bez trudu zrozumieć matematyczne podstawy systemów uczenia maszynowego, a następnie wykorzystać je podczas tworzenia profesjonalnych sieci neuronowych. W tej książce między innymi: podstawy uczenia maszynowego i rozpoczęcie pracy z TensorFlow budowa prototypów i modeli z optymalizacją hiperparametrów przetwarzanie obrazów w splotowych sieciach neuronowych obsługa zbiorów danych języka naturalnego trenowanie sieci za pomocą procesorów graficznych i procesorów tensorowych TensorFlow: trenuj sieć profesjonalnie!
Go Design Patterns. Best practices in software development and CSP
Mario Castro Contreras
Go is a multi-paradigm programming language that has built-in facilities to create concurrent applications. Design patterns allow developers to efficiently address common problems faced during developing applications. Go Design Patterns will provide readers with a reference point to software design patterns and CSP concurrency design patterns to help them build applications in a more idiomatic, robust, and convenient way in Go. The book starts with a brief introduction to Go programming essentials and quickly moves on to explain the idea behind the creation of design patterns and how they appeared in the 90’s as a common language between developers to solve common tasks in object-oriented programming languages. You will then learn how to apply the 23 Gang of Four (GoF) design patterns in Go and also learn about CSP concurrency patterns, the killer feature in Go that has helped Google develop software to maintain thousands of servers. With all of this the book will enable you to understand and apply design patterns in an idiomatic way that will produce concise, readable, and maintainable software.
Xuanyi Chew
Go is the perfect language for machine learning; it helps to clearly describe complex algorithms, and also helps developers to understand how to run efficient optimized code. This book will teach you how to implement machine learning in Go to make programs that are easy to deploy and code that is not only easy to understand and debug, but also to have its performance measured.The book begins by guiding you through setting up your machine learning environment with Go libraries and capabilities. You will then plunge into regression analysis of a real-life house pricing dataset and build a classification model in Go to classify emails as spam or ham. Using Gonum, Gorgonia, and STL, you will explore time series analysis along with decomposition and clean up your personal Twitter timeline by clustering tweets. In addition to this, you will learn how to recognize handwriting using neural networks and convolutional neural networks. Lastly, you'll learn how to choose the most appropriate machine learning algorithms to use for your projects with the help of a facial detection project.By the end of this book, you will have developed a solid machine learning mindset, a strong hold on the powerful Go toolkit, and a sound understanding of the practical implementations of machine learning algorithms in real-world projects.
Go Web Scraping Quick Start Guide. Implement the power of Go to scrape and crawl data from the web
Vincent Smith
Web scraping is the process of extracting information from the web using various tools that perform scraping and crawling. Go is emerging as the language of choice for scraping using a variety of libraries. This book will quickly explain to you, how to scrape data data from various websites using Go libraries such as Colly and Goquery.The book starts with an introduction to the use cases of building a web scraper and the main features of the Go programming language, along with setting up a Go environment. It then moves on to HTTP requests and responses and talks about how Go handles them. You will also learn about a number of basic web scraping etiquettes.You will be taught how to navigate through a website, using a breadth-first and then a depth-first search, as well as find and follow links. You will get to know about the ways to track history in order to avoid loops and to protect your web scraper using proxies.Finally the book will cover the Go concurrency model, and how to run scrapers in parallel, along with large-scale distributed web scraping.
Google Analytics 4. The Practical Guide
Rheinwerk Publishing, Inc, Markus Vollmert
Master Google Analytics 4 (GA4) with this hands-on guide, starting with account setup, data streams, and Google Tag Manager implementation. The book teaches you to create custom events, track user behavior across websites and apps, and leverage advanced tools like BigQuery and Looker Studio for deeper insights. Throughout, you’ll find practical examples and real-life scenarios that help you apply your learning immediately. It also covers troubleshooting common issues, ensuring data accuracy, and complying with data privacy regulations.Designed for both beginners and experienced users, this book offers step-by-step instructions and expert tips to make the most of GA4’s features. By the end, readers will have the skills to effectively track and analyze data, optimize their digital marketing strategies, and enhance reporting quality for better decision-making. Whether you're a marketer, analyst, or developer, this guide provides the knowledge to harness GA4’s full potential and improve your business's digital presence.
Google Analytics dla marketingowców. Wydanie III
Martyna Zastrożna
Analiza. Podstawa działań online Czasy radosnego internetowego marketingu bazującego na wyszukanych hasłach reklamowych, perfekcyjnie przygotowanych grafikach i sprytnych programach lojalnościowych... cóż, nie minęły. W reklamie nadal liczą się pomysł, wykonanie, myślenie o kliencie. Od kiedy jednak udostępnione zostało narzędzie Google Analytics, na pierwszy plan wysunęło się coś zupełnie innego. Statystyki. Święty Graal działań promocyjnych w sieci. Dzięki narzędziom, jakie nieodpłatnie oferuje Google Analytics, można spojrzeć na witrynę, sklep online, produkty i usługi oferowane za pośrednictwem internetu z zupełnie innej, konkretnej strony. Z uwzględnieniem takich parametrów jak ruch internautów, wskaźniki konwersji i rentowności (ROI) itd., przedstawionych w formie przystępnych raportów. Brzmi niczym podstawa do prowadzenia skutecznych kampanii online? Jak najbardziej. Zatem nie czekaj, tylko zaprzyjaźnij się z Google Analytics. Analizuj i działaj.
Google Analytics. Integracja i analiza danych
Daniel Waisberg
Aby podjąć dobrą decyzję o rozwoju firmy, trzeba dysponować dobrymi danymi. Zachowania użytkowników, decyzje, które podejmują, ich sposób korzystania z zasobów sieci to nieprzebrana kopalnia danych marketingowych. Ich zebranie, porównanie z danymi pochodzącymi z innych źródeł, a następnie przeanalizowanie dostarcza cennych informacji. Tymczasem wielu specjalistów wciąż analizuje tylko część danych o zachowaniu użytkowników korzystających z zasobów cyfrowych, nie mogąc uwzględnić wszystkich istotnych czynników. Problem polega na rozproszeniu różnych danych w różnych miejscach i przechowywaniu ich na różne sposoby. Konsekwencją są złe decyzje. Rozwiązaniem tego problemu jest narzędzie Google Analytics, wyjątkowo dobrze nadające się do utworzenia platformy analizy danych. Podobnie książka, którą masz przed sobą, wyjątkowo dobrze przedstawia wszystkie istotne informacje o integrowaniu danych za pomocą tego narzędzia. Odwołując się do praktycznych przykładów, szczegółowo opisano tu metody integracji i analizy danych z takich źródeł, jak AdWords, AdSense, systemy CRM i wiele innych. Autor zawarł tu też liczne wskazówki i porady, bazując na swoim ogromnym doświadczeniu. Dzięki tej książce: zaczniesz udoskonalać integrację danych pochodzących z analizy zachowań klientów i z wielu innych źródeł, będziesz stosował sprawdzone techniki umożliwiające zbieranie czytelnych i dokładnych danych, nauczysz się integrować i importować do Google Analytics wszystkie dane o rynku i klientach, wykorzystasz możliwości analityczne tego narzędzia do uzyskania pełniejszego obrazu zachowań klientów, uzyskasz spójny zestaw informacji wysokiej jakości, dzięki czemu umożliwisz managerom podejmowanie właściwych, racjonalnych decyzji biznesowych. Kluczem do sukcesu jest informacja. Kluczem do informacji jest Google Analytics.
Google Analytics od podstaw. Analiza wpływu biznesowego i wyznaczanie trendów
Mark Edmondson
Google Analytics 4 wyznacza nowe zasady marketingu cyfrowego: obecnie chodzi nie tyle o raportowanie zdarzeń z przeszłości, ile o aktywację danych przez łączenie danych online i offline ze wszystkich strumieni, aby zapewnić kompleksowe informacje marketingowe. Taka analityka cyfrowa umożliwia szybsze podejmowanie decyzji. Umiejętność korzystania z GA4 staje się więc nieodzowna. Oto zwięzły i praktyczny przewodnik po usłudze GA4 i jej integracji z chmurą. Szczególnie skorzystają z niego analitycy danych, biznesu i marketingu. Opisano tu wszystkie istotne kwestie dotyczące tego nowego, potężnego modelu analitycznego. Szczególną uwagę poświęcono bardziej zaawansowanym funkcjonalnościom GA4. Zaprezentowano architekturę GA4, strategie danych, a także informacje dotyczące pozyskiwania, przechowywania i modelowania danych. W książce znalazło się również omówienie typowych przypadków użycia dla aktywacji danych i instrukcji przydatnych podczas implementacji tych przypadków. Co istotne, poszczególne zagadnienia zostały zilustrowane praktycznymi przykładami kodu. Ta książka pomaga nie tylko zrozumieć dane, ale także wygenerować przewagę konkurencyjną! Melinda Schiera, strateg do spraw analityki Najciekawsze zagadnienia: integracja Google Cloud z GA4 przeprowadzanie integracji GA4 przechwytywanie danych GA4 i realizacja przypadków użycia projektowanie przepływów danych dostosowywanie przypadków użycia do potrzeb biznesowych Przygotuj się na cyfrowy marketing przyszłości!
Google Analytics w biznesie. Poradnik dla zaawansowanych. Wydanie II
Martyna Zastrożna
Najważniejsze narzędzie analityczne Google? Wykorzystaj je maksymalnie. Na 120%! Google Analytics to internetowe narzędzie, które Google oferuje nieodpłatnie każdemu, kto prowadzi działalność online. Dzięki niemu możliwe jest zbieranie i analizowanie danych generowanych przez internautów poruszających się w sieci, wchodzących na stronę firmy i podejmujących za pośrednictwem jej serwisu internetowego rozmaite aktywności. Dla osoby sprawnie poruszającej się w panelu użytkownika Google Analytics stanowi przebogate źródło wiedzy o klientach firmy - ich zwyczajach, zainteresowaniach, oczekiwaniach, zachowaniach itd. Te informacje mogą być podstawą do usprawnienia obsługi klienta online, a co za tym idzie - przyczynić się do zwiększenia ruchu i sprzedaży w serwisie WWW przedsiębiorstwa. Umiejętnie zaprzęgnięty do pracy Google Analytics zapewnia przewagę rynkową. Jednak słowem kluczem jest tu „umiejętnie”. Nie wystarczy bowiem podpiąć firmowy serwis pod panel analityczny i od czasu do czasu logować się do „analityksów”. Trzeba się nauczyć czytać zbierane przez Google dane, eksportować je i zestawiać w sposób, który będzie najlepiej odpowiadał potrzebom i celom biznesowym firmy. Jak pisze autorka, z Google Analytics - zwłaszcza w jego nowej odsłonie - da się wyciągnąć 120% możliwości! Jak to zrobić? Tego się dowiesz z tej książki, w drugim wydaniu pogłębionej o wiedzę dotyczącą wizualizacji danych w Google Data Studio, a także pracy z danymi wyeksportowanymi do BigQuery.
Arvind Ravulavaru
Cognitive services are the new way of adding intelligence to applications and services. Now we can use Artificial Intelligence as a service that can be consumed by any application or other service, to add smartness and make the end result more practical and useful.Google Cloud AI enables you to consume Artificial Intelligence within your applications, from a REST API. Text, video and speech analysis are among the powerful machine learning features that can be used. This book is the easiest way to get started with the Google Cloud AI services suite and open up the world of smarter applications.This book will help you build a Smart Exchange, a forum application that will let you upload videos, images and perform text to speech conversions and translation services. You will use the power of Google Cloud AI Services to make our simple forum application smart by validating the images, videos, and text provided by users to Google Cloud AI Services and make sure the content which is uploaded follows the forum standards, without a human curator involvement.You will learn how to work with the Vision API, Video Intelligence API, Speech Recognition API, Cloud Language Process, and Cloud Translation API services to make your application smarter.By the end of this book, you will have a strong understanding of working with Google Cloud AI Services, and be well on the way to building smarter applications.
Arvind Ravulavaru
Cognitive services are the new way of adding intelligence to applications and services. Now we can use Artificial Intelligence as a service that can be consumed by any application or other service, to add smartness and make the end result more practical and useful.Google Cloud AI enables you to consume Artificial Intelligence within your applications, from a REST API. Text, video and speech analysis are among the powerful machine learning features that can be used. This book is the easiest way to get started with the Google Cloud AI services suite and open up the world of smarter applications.This book will help you build a Smart Exchange, a forum application that will let you upload videos, images and perform text to speech conversions and translation services. You will use the power of Google Cloud AI Services to make our simple forum application smart by validating the images, videos, and text provided by users to Google Cloud AI Services and make sure the content which is uploaded follows the forum standards, without a human curator involvement.You will learn how to work with the Vision API, Video Intelligence API, Speech Recognition API, Cloud Language Process, and Cloud Translation API services to make your application smarter.By the end of this book, you will have a strong understanding of working with Google Cloud AI Services, and be well on the way to building smarter applications.
Kieran Kavanagh, Priyanka Vergadia
Most companies today are incorporating AI/ML into their businesses. Building and running apps utilizing AI/ML effectively is tough. This book, authored by a principal architect with about two decades of industry experience, who has led cross-functional teams to design, plan, implement, and govern enterprise cloud strategies, shows you exactly how to design and run AI/ML workloads successfully using years of experience from some of the world’s leading tech companies.You’ll get a clear understanding of essential fundamental AI/ML concepts, before moving on to complex topics with the help of examples and hands-on activities. This will help you explore advanced, cutting-edge AI/ML applications that address real-world use cases in today’s market. You’ll recognize the common challenges that companies face when implementing AI/ML workloads, and discover industry-proven best practices to overcome these. The chapters also teach you about the vast AI/ML landscape on Google Cloud and how to implement all the steps needed in a typical AI/ML project. You’ll use services such as BigQuery to prepare data; Vertex AI to train, deploy, monitor, and scale models in production; as well as MLOps to automate the entire process.By the end of this book, you will be able to unlock the full potential of Google Cloud's AI/ML offerings.